基于改进差分进化算法的飞行控制律评估方法

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1、航空学报ActaAerOnauticaetAstronauticaSinicaJun．252013Vol34No．61261—1268ISSN1000—6893ON11—1929／Vhttp：／／hkxb．buaa．edu．cnhkxb@buaa．edu．ca基于改进差分进化算法的飞行控制律评估方法陈云翔1‘*，李琳1，李千2，纪小柠31．空军工程大学装备管理与安全工程学院，陕西西安7100512．空军装备部，北京1008433．空军指挥学院，北京100097摘要：针对基本差分进化(DE)算法收敛慢、易陷入局部最优的问题，提出了基于混沌理论(CT)与高斯扰动的D

2、E算法，进而通过典型测试函数仿真证明了该方法在收敛速度与全局搜索能力方面均优于基本型和其他改进型DE算法。在此基础上构建了基于DE算法的飞行控制律评估流程与实施步骤。实例表明，该方法克服了传统评估方法的缺陷，可在全飞行包线范围内及所有可预测参数摄动情况下对飞行控制律进行快速、准确的评估。关键词：飞行控制律；差分进化算法；混沌理论；高斯扰动；参数摄动中图分类号：V249．1文献标识码：A文章编号：10006893(2013)06—1261一08飞行控制系统是飞机的关键系统，在飞行中担负着改变飞机状态、轨迹等功能和任务，其性能直接影响飞机的飞行品质与机动特性，并且直

3、接关系到飞行安全。据资料统计，控制系统失控造成的后果大多是重大飞行事故。飞行控制律评估是飞行控制系统评估的一个重要方面，也是飞机研制过程中的重要组成部分，旨在确认所设计的控制系统能够保证飞机在飞行包线范围内任一状态处，且在所有可预测参数摄动情况下安全稳定的飞行，是飞行安全保障工作的前提和基础。因此，如何通过高效、系统的方法对航空飞机控制律进行客观准确的评估，是新机研发过程和飞行安全保障工作中面临的重要课题。传统控制律评估方法主要分析随机参数变化对飞机操纵性与稳定性的影响。该方法不能在飞行包线范围内进行连续评估，主要通过划分网格的方式进行，但是随着网格精度的提高，

4、评估时间呈指数上升。目前新兴起的基于结构奇异值的评估、分叉分析评估、基于v—gap的评估和基于多项式的评估等方法，已在控制律评估中得到了应用，并取得了良好效果[1。7]。然而，上述方法计算繁琐，不适合大型复杂工程应用。与其他方法相比，基于优化算法的评估方法具有很广的应用范围，几乎适用于所有的定量评估准则[8]。但是，优化算法的性能往往取决于不同变体及不同参数的设置，通常无法保证全局收敛。因此，本文提出一种基于改进差分进化算法的飞行控制律评估方法。1基于混沌理论与高斯扰动的改进型差分进化算法目前在航空科研与工程应用中，适用于飞行控制律评估的全局搜索优化算法主要包括

5、遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)、粒子群优化算法(ParticleSwarm0ptimization，PSO)和差分进化收稿日期：2012．07—02；退修日期：2012—07—26；录用日期：2012—08—23；网络出版时间：2012—09—1311：48网络出版地址：WWWcnkinet／kcms／detail／111929V201209131148013html基金项目：国防预研项目(51327020104)*通讯作者Tel：029—84789661E—mail：cyx87793@163com引角格式：ChenYX，LiL，LiQ，et

6、a1．EvaluationmethodforflightcontrollawbasedonmodifieddifferentialevolutionalgorithmActaAero—nauticaetAstronauticaSinica．2013．34(6)：1261．1268睬云翔，李琳．李千，等基于改迸差分进化算法的飞行控韵律评估方法航空学报，2013，34(6)：1261—1268航空学报(DifferentialEvolution，DE)算法等智能优化算法。文献C93通过典型测试函数，分别对以上三类算法进行仿真运算，结果表明，相比于其他两类优化算法，D

7、E算法结构简单，便于操作，经验型参数设置最少，且DE算法的收敛和优化效率相对优于GA和PSO算法。但是，在搜索运算的过程中，基本DE算法的参数被预先设定，并且在优化过程中一成不变，很难实现算法探索与开发能力的平衡[1⋯。为提高算法的探索能力，近年来有学者采取DE与局部搜索相结合的方法[】1。13]，但是该做法在提高寻优效率的同时，也增大了算法陷入局部最优的概率。因此如何对基本DE算法进行改进，使其快速有效地收敛至全局最优解，是目前亟需解决的重要问题。混沌系统(ChaosSystem，CS)具有遍历性与随机性，假设混沌系统从某初始状态出发根据一定的规律变化，最终可

8、遍历空间中的所有状态。因